汪雪淼-新型模型架构下的遥感智能解译工具实践

P1汪雪淼超图软件平台产品线中级产品工程师2024年9月12日新型模型架构下的遥感智能解译工具实践P2新型模型架构下的遥感智能解译工具实践SuperMap新增模型介绍遥感智能解译工具实践预训练模型介绍及使用方法P3P3SuperMap新增模型介绍1P4遥感智能解译功能二元分类：道路提取对象提取：养殖网箱提取目标检测：光伏板检测变化检测：耕地变化检测场景分类：功能区划分地物分类：土地覆盖分类P5模型支持情况二元分类地物分类通用变化检测目标检测对象提取场景分类FPNU-NetDeepLabv3+D-LinkNetSFNetSegFormerFPNU-NetDeepLabv3+SFNetSegFormerMask2FormerSiam-SFNetDSAMNetSiam-SegFormerCascade R-CNNRTMDetReDetMask R-CNNRTMDet-InsEfficientNet 注：红色为11i(2024)新增模型P6SegFormerMask2Former地物分类新模型——Mask2Former建筑物林地水体道路裸地耕地草地其他P7目标检测新模型——ReDetReDet 是一种专门为旋转目标检测设计的算法，它基于 Faster R-CNN 框架，并通过引入旋转等变特征提取和旋转不变特征提取（RiRoI Align），实现了对旋转目标的精确检测。视觉效果佳√后处理效果好√反映形状和方向√Cascade R-CNN水平框检测结果ReDet旋转框检测结果P8SAM•Segment Anything Model（SAM）可以对图像进行全分割或提示分割（点提示、矩形框提示）•SAM具备零样本泛化能力，可应用于遥感解译领域不具备语义信息且有拓扑错误P9G-SAMGeospatial SAM：G-SAM输入：地理空间数据提示数据矩形框影像数据输出：遥感解译结果交互点多边形矩形框提示多边形提示交互点提示P10P10遥感智能解译工具实践2P11遥感智能解译流程模型推理模型应用模型训练模型构建推理结果后处理训练数据生成数据准备影像样本管理模型转换模型评估P12P12G-SAM，交互式提示分割P13训练数据生成影像数据源标签数据源训练数据训练数据集验证数据集P14训练数据生成支持影像数据集、镶嵌数据集和影像文件夹等多种输入形式 支持多次追加训练数据镶嵌数据集